【摘要】在网络技术蓬勃发展的今天，网络被大面积应用在社会生活的不同领域，依托网络所成立的远程教育等愈发依赖网站，且专业人员也更加关注网页设计制作。本文依照往期的工作经验，首先介绍图形图像处理技术，然后分析网页设计制作，最后通过实例阐述图形图像处理技术在网页设计制作活动的应用。
【关键词】网页设计制作;图形图像;处理技术
网页制作是一门常用的编程、图像处理技术，媒体是其主要存在形式，拥有浓厚的艺术气息和强烈的影响力，由文字、图片与超链接共同组成。在具体的设计过程中，应全面分析各个要素，合理归纳，认真研究各个要素的逻辑关系与前后顺序，进而组建一个统一的整体。
一、图形图像处理技术
(一)应用的必要性。在网页设计制作中，图形图像处理是一种较为常用的处理技术，主要通过处理软件，从整体层面来改进图片［1］。对于网页制作而言，分割与编码等是最为常用的图像处理手段，参照网页制作要求，对原始图像进行最大程度的改进，构建网页制作。分析网页制作实践可知，PS与火狐是最为常用的处理软件，以需求者的内心活动为切入点，明确需求者的视觉标准，有效传递网页信息，提升处理效率。例如，比较网站整体，图像质量优良的网页通常为首选，人们在查阅网页时，率先选择文字和图形共同构成的网站，其中图像越清晰、效果越好，则停留时间也将会越长，并可引导人们科学读取网站内容，而这为网页制作开辟了新的渠道，有利于网页制作的全面发展。
(二)优势。
1．提升网页质量。从整体层面提升制作水平，优化整体构造，提高图像处理效果，改善网页的质量，有效发挥清晰、优良图像的价值，扩大网页制作的感染力，系统彰显网页优势，以此来创造更多的网页价值。
二、构图设计
网页属于一种独特的文件，借助浏览器来显示，网页构图应依照网站种类、风格与服务对象等因素来确定。借助页面构图，利用版面设计可规范、合理设置栏目，完全、清晰展现栏目内容，有效彰显设计人员的设计理念，完美阐述主题思想。
(一)网页设计中使用图片的优势。
1．视觉优势。从版面构成要素层面而言，图片的合理使用能够赋予网页别样的风格，有效吸引广大用户;从网页设计层面而言，图片拥有一定的设计弹性，能够协调网页内部的其余视觉元素，进而让网页设计可适应设计目标规划，达到统一、协调。
2．认知优势。图片的使用能够让无论来自哪个国家的人均可准确理解图片内涵，因此，可以降低阅读障碍和浏览障碍。即便用户不识字，也可借助类似方法明确图片的内涵，拥有认知优势。
(二)构图方式。
1．纵向式构图。纵向式构图指代沿着垂直方向来排列网页中所包含的所有要素。此种构图不仅满足当代人的视觉习惯，而且能够清晰、直观展现页面，主要被应用到广告设计和子页设计活动中。另外，应用此种构图时，还可选择不对称设计，进而获得突破，营造别样的视觉效果。
2．水平式构图。水平式构图指代网页中的所有要素沿着水平方向进行排列。此种构图可给人一种庄严、稳定、厚实的感觉，与人们的审美标准相符，满足浏览习惯。它主要被应用于政府机构、私营企业、学校教育等网站中，具体应用在主页设计环节。应用此种构图开展页面制作工作时，需要灵活运用色彩，尤其在导航条与文字中，规避单一画面，增强网页的严谨性和庄重感。
3．中心式构图。中心式构图是指将页面中的关键要素编排在画面的中心位置，集中形象、强调重点，视觉冲击力明显。在网页设计中，上述三种构图是最常用的构图方式，针对不同类型的商品与差异化的个人网页，在开展设计制作工作时也可选用不规则构图，进而完全彰显独特的、个性化色彩［2］。
三、色彩搭配
色彩是网页设计中的基本元素，网页制作一定包含色彩设计，合理、有效的色彩运用通常能提升创意效果，但若只是进行机械组合，则无法获得理想的效果。同时，网页设计中所遵循的色彩搭配原则与图形图像处理相同，都应参照适用性原则。主要包含用户满意率、整体协调性、清晰指数。另外，网页中所采用的颜色图像应尽可能采用ＲGB模式，这是因为当前所使用的显示器主要为32位以上，无需考虑浏览器安全色，在具体的选择过程应全面考虑色彩统一标准［3］。在具体的网页配色过程，一是确定一种颜色，并调整透明度，改进饱和度，简单来说是指深化或者浅化原有色彩，进而形成新色彩，然后应用到网页中;二是设计网页时，若无法有效把控色彩表现力，则应尽可能不要使用对比鲜明的色彩。
四、图形图像处理技术在网页中的实际应用
网页制作是一种把文字、图片、背景和视频等统一整合的过程，我们应大力增加网页中所包含的信息量，不断提升网页的艺术气息［4］。图形图像处理是一种必不可少的网页设计制作技术，通常待落实页面构图后，则应设计导航条与文字背景，同时进行特效处理。例如，设计人力资源测评网时，主要通过Photoshop软件进行网页制作，本文将以此为例，阐述图形图像处理在网页设计方面的应用。
(一)页面构图。因人力资源测评网自身较为郑重和庄严，为突显这一特点，并吸引浏览者的注意力，主要选择水平与中心式相融合的构图。测试与评估是一项紧张的工作，因此，选取白色充当网页背景色，蓝色为主色调，合理调节透明度与饱和度，组建蓝色系。这是因为白色不仅能渲染红色等亮色，还可营造一种温和、融洽、深远和平稳的感觉。
(二)LOGO制作。LOGO代表着网站，它是一种标志，至关重要。在设计LOGO时，应遵循简单、显眼的原则，利用有限的空间，展现特定形象，传达某些信息，同时，确保美观、鲜明。本文中的测评网站选用了大写字母Ｒ，辅以蓝色背景的LOGO，简单、大方;还可将其设计成进入准备阶段的运动员。
1园林设计的原则
第一，植物的规格要确定好，要结合植物所适应的地质条件来对各种规格的植物进行协调搭配。一般来说，中型及其以上规格的乔木作为园林的架构之一，会对整个园林所呈现出来的景观效果起着重要作用，应当先进行安放，然后才是小型规格的植物的安放，保证在园林景观的细节处做好处理；第二，要合理组合植物的品种类型，落叶植物和针叶常绿植物之间在园林中所占的比例应当保持一定的平衡关系，对于植物如花卉、叶丛的颜色要协调好，一般以夏东两季的植物色彩为主色调，其他色调为辅，以保证视觉上能起到互相补充的效果。
2园林设计中人工智能应用现状
系统操作方面
由于园林设计既涉及艺术方法也涉及到技术手段，因此，对操作人员的综合能力要求就比较高，也就是说，操作人员应当对建筑理论、园林绿植知识和计算机基础三方面综合掌握，而事实上，很多参与园林设计的人员并没有很强的工程操作能力，要求太高，难以实现。
园林可重复使用性方面
目前来说，园林的重复使用性还是太低，因为每个地方的气候条件和地理环境都不相同，所以，针对一个地方所制作的园林设计并不能简单地复制到另一个地方，如苏州园林的设计不能直接用在辽宁的园林设计，原因在于北方相对南方来说，园林供水相对困难，山石种类不同，绿植花卉种类也不如南方园林的丰富，而且南北审美观不同，北方园林设计多采用浑厚石材，绿植多为松、柏、杨、柳、榆、槐，加上三季更迭的花灌木，呈现刚健雄浑的特点，而南方则因为花木种类丰富，布局特别，注重山石与水的搭配，独具精致淡雅的特点，由此可见，园林的可重复使用性不高。
计算机辅助设计方面
计算机辅助设计即常说的CAD。目前来说，CAD并不能完全对口符合园林设计的需求，因为CAD只能呈现出单一的图形画面，既不利于设计者进行设计，也不利于客户对设计者的设计的理解，导致客户与设计者之间难免信息不对称，造成一定的信息偏差，影响之后园林设计出来的成果。
3加强人工智能在园林设计中应用的办法
园林子系统的设计
作为整个园林系统的组成部分，园林子系统的设定概要应通过计算机实施建模，来对项目实施进行基本设定，在获得项目系统的自动生成规则之后，在对所收集到的园林基本数进行存档，来作为全局的运行参数，在一定程度上影响了计算机的运行结果。一般来说，存档信息有园林的设计规模、投资情况、发展需求以及相关的环境因素等，存档后，可能会对建筑的规模大小、选址、风格特点以及植物的搭配等造成影响。
地形子系统的设计
地形子系统的设计应当是通过计算机对采集到的地质数据进行推理而后才进行的。一般来说，会采用规则引擎最为计算机的推理机，是基于专家系统的模式下进行推理的，工作原理是由机器来仿造人类在对事件进行考虑的思维和方法，通过进行试探性的方法来进行推理，并不断地对推理所得出来的结果进行解释和验证。对地质情况进行实时实地勘查是保证园林设计图纸正常输出的要求，这是不能单纯地依靠计算机来实现的，因为地质勘查涉及到很多复杂地形的勘查，只能依靠人工的方式。地质勘查可以分为前期阶段和后期阶段。前期阶段主要是设定园林工程的初稿，因此，只要对地质情况进行系统的粗略勘察即可。后期阶段主要是完成图纸设计要求，因此，对数据准确性要求更高，并勘查人员对此进行较为细致的处理。这以后才是通过对计算机智能系统软件的使用来将前期阶段和后期阶段所获得的数据进行智能化处理，完成相关数据的细化以及修正，然后通过系统推理得到一个初步的园林模型。
主干道路子系统的设计
对地形子系统进行地形数据的输出即可得到主干道路设计，因为我们首先完成了地形的设计，因此，在接下来对道路进行设计的过程中就可以有效地避免其他的建筑和设施的干扰，这之后的设计才能按部就班地开展。推理的总体规则为：首先，由园林的建设规模、投资情况等来对道路的类型和所需费用等进行计算，得到相关数据；然后，结合之前的输出地形图来生成推荐道路图，并检查道路的密度是否符合园林的设计规范，接着根据道路建设定额表来对工程造价进行计算，看是否符合预期投资情况；最后，对道路图进行人工的调整，并反复验算。
图纸和图表输出子系统的设计
这是园林设计工作的最后一步，主要内容是根据园林设计的图纸来完成相关的评审和施工任务，园林的输出图纸一般都有总平面放样定位图、园林水体设计等，正确的图纸输出都会实现园林设计和图纸输出的一致性，并保证各个专业图纸能够进行准确衔接和连续使用。
摘要：数字图像处理在汽车涂装领域的应用, 本文介绍了数字图像处理基础和数字图像处理在自动车型识别, 易磨损部位检测和预警以及车身表面质量检测的应用。
关键词：汽车涂装; 数字图像处理;
1、引言
汽车行业本就是自动化程度较高的产业, 但是目前的工业和日益上涨的人力成本给汽车企业提出了更高的要求, 数字图像处理在快速、高效的完成汽车涂装生产和涂装生产过程中的缺陷检测方面有显着优势。另外为实现高节奏的生产过程中, 高速运转的设备故障预警, 数字图像处理也提供了可行的解决方案。
2、数字图像处理基础
提到数字图像处理, 首先要明确什么是数字图像。一幅图像可以定义为一个二维函数 (x, y) , 其中x和y是空间 (平面) 坐标, 而任何一对空间坐标 (x, y) 处的幅值f称为图像在该点的强度或灰度。当X, Y和灰度值f是有限的离散数值时, 我们称该图像为数字图像。有了数字图像, 我们可以对数字图像进行处理, 对数字图像处理可以分为初级处理、中级处理、高级处理三种方式, 初级处理就是对图像进行简单的处理, 例如我们平时用的ps和相机美颜功能, 都可以理解为对数字图像进行了初级处理, 这种处理输入的是图像 (原图) , 输出是处理过的图像 (例如PS过的图像) 。中级处理, 在初级处理的基础上, 输入的是图像, 输出的则是从图像处理中得到的信息, 例如小区停车场的摄像头, 拍摄车牌号的图像, 在图像中提取出车牌号信息, 与数据库中的信息进行比对, 从而实现身份进入、停车计时等功能。最后, 高级处理就涉及到计算机自主学习的功能, 例如对车身表面喷涂质量的检测, 就属于对数字图像的高级处理。详细应用将在下文阐述。
3、数字图像处理在汽车涂装领域的应用
、自动车型的识别
在汽车涂装工艺中, 针对不同的车型, 设备需要设定不同的工艺参数, 例如前处理自动加药的加药量, 电泳的电压, 喷涂机器人的轨迹等等。针对这一应用, 目前汽车厂大部分使用光电开关, 针对不同车型的特征点进行检测, 这种方式的有点在于成本低, 一般一到两个光电开关就可以检测2-3种车型, 但是这种检测方式的缺点在于它检测的车型必须有明显的特征点或者尺寸差别, 这样才能完成车型的识别。而针对尺寸差别不大或者没有明显特征点的车型, 光电开关就无能为力了。这时就该数字图像处理出马了。我们在固定位置拍照, 我们把目标也就是车身标为1, 把背景标为0, 我们设定每个车型的1和0边界, 通过计算机内部算法对图像进行边界判定, 这样就可以根据1和0的边界样式识别出是哪种车型。以上的方法是界定边界法。或者, 我们可以使用另一种方法——骨架法。骨架法是界定边界法的简化形式, 我们在边界选取一些特征点, 然后把特征点按一定顺序连接起来, 这样构成的图形, 就是这个图形的边界骨架, 只要选取的骨架点能反应出不同的车型, 这种方法的计算量会小很多, 适合运算资源不够的情况。选取的点的数量不同, 识别的精度也不相同。
、易磨损部位的检测及预警
汽车工厂里面的设备需要长时间高负荷运行, 有些易磨损部位的检测就成了难题, 我们无法经常性的停机检查, 那样会严重影响生产, 另外我们也很不容易凭借肉眼来观察出细微的磨损, 因此在线实时检测易磨损部位的磨损情况就显得十分重要。
首先一般我们需要观察的易磨损部位周边情况都比较复杂, 或者光线条件不好, 无法得到十分清晰的照片, 这样就需要我们先对数字图像进行一定程度的变换。首先要对图像进行最简单的灰度变换, 例如我们可以把过亮的图像通过把整个图像灰度变小实现图像的变暗, 或者把过暗的图像的整个灰度变大实现图像的变量, 或者通过函数, 把在一个很大范围灰度的图像的大范围灰度映射到一个比较小的灰度范围, 这样可以在图像中凸显出目标物体。另外常用的变换还有对数变换、伽马变换、分段线性变换、平滑空间滤波变换、锐化空间滤波变换、混合空间变换等, 这些变换都是对图像的灰度进行针对性的处理, 以达到预期的效果。
我们对灰度变换后的图像, 获取他的边界, 与正常无磨损的部件边界进行对比, 实时进行检测。这样我们还可以根据磨损的程度, 设定一个预警机制, 可以根据磨损速度, 预测该易磨损件的寿命, 制定维修计划。在达到预测的寿命时可以直接更换该易损件, 或者增加关注度, 实时观测磨损程度, 在磨损程度达到临界值时再进行更换, 这样可以大大节约成本。
、车身表面质量检测
质量是产品的生命, 对于汽车产品来说, 好的涂装表面是车质量最直接最外在的体现, 所以, 每个汽车厂都对汽车车身表面质量检测十分严格, 目前大部分汽车厂都采用人工检测, 通过在线人员的眼看、手摸来发现汽车车身表面存在的质量问题。但是首先这种传统的方式对在线的工人要求很高, 工人必须有丰富的经验才能应对形形色色的车身质量问题, 培养一个经验丰富的工人需要很长的时间, 由经验不丰富的工人进行检查可能造成错检。其次, 工人很难在高负荷的连续生产下保持长时间的专注度, 往往可能在连续工作一段时间后由于注意力下降, 可能造成漏检。另外, 这种检测往往很难形成统一的技术规范、技术标准, 例如工人觉得车身车门有色差, 这就是一个完全主观的判断, 没有任何数据做支撑, 每个人对色彩的敏感程度不同就会做出不同的判断。针对这些问题, 在车身表面质量检测过程中引入数字图像处理技术的优势明显。首先, 机器通过学习后学习的经验完全可复制到其他的机器中, 这样就解决的经验丰富的问题, 机器可以通过不断的学习, 不断的完善自己的知识库, 同时把这些经验实时共享给其他的机器。其次, 机器是不知疲倦的, 也不会出现注意力不集中的问题, 无论工作多久都会保质保量的完成工作。最后, 通过数字图像处理, 完全可实现不同质量缺陷的标准化, 例如计算机通过对图片的数字化处理, 完全把车身的颜色数字化, 颜色在什么范围认为是没有问题的, 超出范围就认为有色差, 这样所有的车身都是一个标准, 避免了主观意识对质量的影响。
为了实现车身表面质量的检测, 首先要对车身表面的照片进行处理。这些处理包括:图像降噪处理、图像色彩分层、图像的点线边缘检测。处理过的图像我们还需要对图像进行压缩, 因为图像中包含了很多我们不需要的信息, 而计算机的存储和运算速度有限, 我们要把资源用在刀刃上, 所以对数字图像进行压缩也是必须的。最后我们需要对图像进行频率域变换, 这是数字处理的重中之重, 数字计算和快速傅里叶变换算法 (FFT) 是人们对数字图像处理的关键技术。之后我们需要对数字图像进行全局阈值处理, 这种处理的目的在于突出我们的目标区域, 而使其他的“背景”完全“消失”, 这样我们可以更清楚的实现对图像的处理。
在我们收集了足够多的处理过的数字图像后, 我们可以开始进行机器学习了, 我们设定不同的分类器, 每个分类器对应一种缺陷, 然后我们把收集的数字图像随机分为三个集合:训练集、验证集、测试集。然后我们用训练集训练一个分类器, 然后再用验证集和测试集来测试分类器的准确性。在训练过程中, 可能会出现欠拟合或者过拟合, 欠拟合就是模型拟定的太严谨, 不符合现实情况。过拟合就是算法不但学习了数据, 还把噪声学习了这样的算法无法推广。我们需要寻找到一个平衡点, 既能完成对缺陷的处理又能保证正常合格车身的通过率。
4、结语
数字图像处理技术在汽车涂装自动化领域的运用, 必将对改善车身质量, 降低人力成本起到积极作用。并且, 随着数字图像处理技术的进一步发展, 和数字处理算法的进一步优化, 数字图像处理将更快更准确的寻找和发现汽车涂装表面缺陷。随着数字图像处理在汽车涂装领域的应用进一步深入, 通过数字图像处理来指导生产, 发现生产中存在的问题的水平将近一步的提高, 同时随着计算机硬件成本的降低和技术的发展, 数字图像处理在汽车涂装领域的应用将会持续增长。
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本文充分利用支持向量机的优点，通过建立支持向量机回归模型对实际复杂产品的统计资料进行实验验证并与神经网络算法比较，实验结果表明，在较少的费用样本情况下，SVR能较好地反映产品费用与各主要影响参数的复杂非线性映射关系，具有较高的估算精度，并在此基础上实现了一个通用的复杂产品费用估算系统，通过对指定复杂产品进行结构分析及参数设定，即可对其进行费用估算，便于对复杂产品进行费用分析和采办决策。
用支持向量机对非线性组合估算函数进行拟合，可以在小费用样本条件下达到较好的估算精度和较强的推广能力，适用复杂产品费用的估算问题。由于目前还没有一定的理论指导，支持向量机核函数的选取仍是一个比较困难的问题。同时，费用影响参数的选取对估算结果也有一定影响，如何在具体条件下对特定的系统确定合适的参数还有待进一步研究。
参考文献
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摘要：
随着科学技术的不断创新与完善，人工智能化发展得到了质的飞跃。人工智能技术应用作为电气工程自动化过程的重中之重，是一个不可或缺的关键部分，直接关系到电气工自动化的稳定持续发展。人工智能领域涵盖的内容主要包括了图像识别、机器学习、智能搜索、语言识别以及专家系统等。为了推动我国电气自动化控制的创新发展，相关企业要加强对人工智能的研究开发工作，为社会创造出更多的价值效益。本文将进一步对人工智能在电气工程自动化中的应用展开分析与探讨。
关键词：
人工智能;电气工程;自动化控制;应用
当前是一个科学技术时代，电气工程发展要与时俱进，跟上时代前进的脚步。电气工程行业要想有效实现电气自动化控制和管理，就必须充分发挥出人工智能技术的作用。人工智能的研究范围不仅涵盖了图像语言识别和自动化控制，还包括了专家系统和人工神经网络等内容。因此，电力企业必须通过合理利用人工智能技术，才能有效实现对各项机械设备的自动化控制，从而大大降低企业的人工成本，保障企业创造出更多的经济效益和社会效益。
一、人工智能简述
与传统人工控制相比较，人工智能技术最大的优势在于其能够在计算机技术辅助下，完成对机械设备的自动化控制，企业无需投入更多的人力。人工智能的基本工作原理是基于对人类大脑活动的模仿，接着设计人员利用计算机进行科学编程，确保其具备相似人类的基础思维能力和行动能力，能够完成人类派发的各种指令。伴随着时间的不断推移，越来越多的电力企业认识到人工智能在电气工程自动化领域中应用的重要性，通过科学应用人工智能技术，能够帮助电力企业完成对内部各项数据信息的实时分析处理，将问题及时反馈给控制管理人员，从而确保自动化生产过程的安全稳定性，最大限度提高电力企业生产的质量和效率，促使企业在最低成本下创造出最大的经济效益。［１］
二、电气工程自动化过程应用人工智能的主要优势
（一）利于参数的优化调节。
相比较传统的控制器，通过利用人工智能技术控制有利于各项参数的科学优化调节，同时还较为简单易学，具备了良好的适应能力。合理调整人工智能的相关参数，能够最大限度提升智能函数的各项性能。此外，人工智能控制器无需专家的现场指导帮助，其能够根据计算机事先设置好的合理数据，正确运用反馈的信息与语言进行设定，此外设置好的参数能够进一步完成修改和扩展作业，具有快捷方便的特征。
（二）受相关因素影响较小。
电力企业在传统电气工程建设中所应用的人工控制器会受到各种不确定因素的影响，导致在工作过程中出现各种问题，不利于企业安全稳定的持续发展。而通过在电气工程自动化中应用人工智能技术，能够有效省去获取精确动态模型的步骤，适应能力较强，无需为其提供固定不变的工作环境和参数设置，总体来说受到外界的因素影响较小，能够保障各项机械设备安全可靠的运行生产。
（三）自动化控制过程中产生误差小。
由于在电气工程自动化中有效融合了人工智能技术，该项技术的运行不会过多受到外界因素的干扰，造成严重的运行故障问题，从而确保机器事先设置好的参数在实际操作过程中不会发生任何变动，从而有效避免了实际值与理论值出现很大偏差的问题，充分保障了电气工程自动化的高效控制管理。
（四）具备良好的一致性。
工作人员在应用传统控制方法时，往往要事先设计好具体的工作目标和内容，如果针对某种特定的工作对象，该种控制方法无疑具备了很好的控制效果，但是如果是要服务于其他对象，就难以保障良好的控制效果，因此，通过在电气工程自动化中应用人工智能技术能够有效使其具备控制管理的一致性，无论针对何种对象都能及时反馈出信息结果，避免外界因素对其的影响，从而不断提升产品生产的科学规范性，保障同类产品性能的高度一致。［２］
（五）降低企业人力物力。
成本通过在电气工程自动化控制中应用人工智能技术，能够有效减少各项电力机器设备对变压器与线路的需求，企业也无需再专门调度安排更多的工作人员对设备进行管理维护，从而最大限度降低了企业在人力和物力上的投资成本，有利于企业更好地发展。
三、人工智能在电气工程自动化中的实践应用
（一）完善电气自动化性能，提高产品质量。
众所周知，人工智能技术最为显著的特征就是模拟人类大脑思维，设计人员通过将人工智能技术中的遗传算法有效融入到各项电器设备中，不仅仅能够完善优化各项产品的具体性能，还能够最大限度提升电子自动化性能，从而有效提高各项电气设备的工作质量和效率，充分保障了电气工程自动化控制过程的科学准确性。此外，人工智能技术在电气工程自动化领域的应用，能够降低企业人力成本的支出，推动我国电气工程高速稳定地发展进步。电力企业基于人工智能技术的辅助下，１８７页）能够将ＣＡＤ应用到任何电器产品设计工作中，从而大大缩减了各种电力产品的开发设计周期，并且拓宽了ＣＡＤ技术的研究应用程度，降低了设计人员的工作难度和任务量，在保障电器产品高质量的前提下，创造出更大的经济效益。
（二）实现智能化控制，提高工作效率。
人工智能技术所使用的智能化控制器，通过将人工智能与电气工程自动化控制有效结合在一起，能够最大化发挥出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能够科学根据下降和响应的具体时间完成对调节控制程度的合理控制，基于这种情况下，人工智能能够大大改善电气自动化控制管理的相关性能［３］，为电气工程自动化建设工作打下扎实的基础。与此同时，电力企业通过引进应用先进的智能化控制器，能够实现电气工程自动化控制相关数据的实时分析调节，无需专门安排专家技术人员在现场进行指导和监督，相关工作人员在控制室通过计算机就能够实现远程控制操作，从而有效提高自动化控制管理的工作效率。
（三）改善故障诊断技术，提高诊断水平。
电力企业在电力工程自动化控制过程中，会遇到各种运行故障问题。例如，常见的发电机断电、变压器过热等事故，对于这些运行故障，传统的诊断方法是通过收集相关气体样本，并对其进行科学分析判断，最终得出发生该故障的具体结论，有针对性地采取解决措施。传统故障诊断方法除了需要维护检修人员花费较多的时间与精力，电力企业还必须安排管理人员对各项设备进行实时监控，这无疑加大了企业的人力支出成本。而通过利用人工智能诊断技术，在故障诊断过程中有效融入模糊理论、专家技术以及神经网络，能够大大提高电气设备故障的诊断效率，在第一时间发现问题并解决问题，从而降低了企业在人力成本上的支出，保障企业各项电力设备安全可靠地持续运行，满足社会对于高质量电力的需求。
四、结语
综上所述，为了推动我国电气工程自动化的稳定持续发展，政府相关部门要加强与社会企业的联系与合作，共同大力推广应用人工智能技术，不断提高电气工程自动化技术水平。通过在各项机器设备中加入智能化控制器，从而有效实现各个控制环节的自动化，方便企业内部人员的管理和维护，充分保障产品生产的高质量，满足社会用户的各项需求，为国民经济发展贡献最大的力量。
参考文献：
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摘要：本文简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆事业的创新与发展。
关键词：高校图书馆；数据挖掘；创新；发展。
随着网络技术、计算机技术的快速发展，高校图书馆事业也顺应时变，不断向高科技、高水平领域进展，尤其是当今处于数字信息发展的时代。如果利用图书馆现有以及收集的数据资源，通过数据挖掘技术来分析、筛选对图书馆有用的数据信息，依据提炼的数据资源来指导、推进图书馆事业的创新与发展，是当今信息时代图书馆亟待研究、探讨的一个问题。本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门管理之中，帮助图书馆管理者依据数据挖掘技术更好地为读者提供科学化和人性化的服务，促进图书馆的事业创新与发展。
一、数据挖掘技术综述。
数据挖掘定义。数据挖掘（Data Mining，DM）是一种新的信息处理技术，其主要特点是对单位、企业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换分析和其他模型化处理，以从中提取辅助管理决策的关键性数据。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。换句话说，数据挖掘技术就是从收集的大量、繁杂的数据中挖掘出其隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘的意义。在当今的竞争时代社会中，随着计算机的飞速发展，计算机强大的数据处理能力、内存储存容量和网络宽带等价格的持续快速下降，因此大型的数据分析、提取技术不再是一个障碍。面对图书馆每天接收的庞大数据源，管理者必须学会从所拥有的大量数据信息源中提取并利用隐含在这些数据中的有用价值以及有用新信息，从而获取对图书馆事业研究领域的本质认知和未来认知，帮助图书馆管理者从传统的经验管理、主观管理提升为理性管理和科学管理。
数据挖掘的应用分类。目前较常用的一般有分类与回归、关联规则、聚类分析、时序模式等。
二、数据挖掘技术对图书馆事业创新与发展的影响。
面对大量数据，如何去存储和收集数据，如何利用数据挖掘技术将图书馆海量信息数据中提取供管理者决策的有价值的数据，提取并利用隐藏在这些数据中的有用知识的能力变得越来越重要。运用数据挖掘技术从数据中获得有用的知识，这在图书馆管理方面显得尤为重要，本文将简述如何将数据挖掘技术应用于图书馆各部门工作，为今后各部门的创新与发展提供策略分析。
流通部门。流通部门作为图书馆的一线服务岗位，对图书馆功能的发挥起着举足轻重的作用。作为窗口形象岗位，直接体现了图书馆的整体工作状态。
要实现从以往的经验管理、主观管理提升为科学管理和理性管理，数据挖掘技术将利用现代技术展现其独天得厚的优势。图书馆每天都会产生大量的图书流通数据，这些数据包含进、出馆读者人数，借、还书数量，检索查询次数以及网上咨询等大量繁杂的数据。在流通部门最为常用的数据就是借书、还书量，通过借书、还书数据的统计，可获取读者信息行为、借阅书兴趣导向，充分利用数据挖掘技术如关联规则、分类、聚类、时间序列分析等，对图书馆蕴含的大量丰富的用户行为进行建模，从而挖掘出有用的或有兴趣的信息和知识。如可利用这些有价值的信息，借鉴“啤酒与尿布”的经典商业案例，尝试在流通部开辟一块试验田地――搭档书架，即通过借、还书数据挖掘，将读者感兴趣、组合搭档频率高的书籍挑选出来，开辟一块搭档书架，方便读者在借用专业书籍的同时顺便也借阅自己感兴趣的图书，既学习了自己的专业知识，同时也顺便阅读了自己感兴趣的书籍，充分实现了图书馆“第二课堂”的育人价值。
采编部门。传统的采编部门在采集书籍时大多数情况是依据采集经验或是依据各院系、读者反馈的需求书籍进行征订。大部分购买的图书还是比较适合读者所用的，但也会存在一些盲目性，有时会造成采集的偏差，这是采编部门一直比较困惑的问题。如何既将购书经费合理利用好，同时又能满足读者借阅所需，是采编部门长期探索、研究的问题。如果将数据挖掘技术运用到采编部门，通过一线的文献借阅数据，分析、挖掘、提炼读者借、还书的信息量，且一直追踪这些信息数源的变化，即可获得可被部门利用的有价值数据，并汇总出读者借、还书的规律。依据这些一线信息数源的价值，加之网上荐购及读者书面荐购等信息，汇总出哪些是读者专业常用书籍，哪些是读者感兴趣的书籍，哪些又是常年被冷落的书籍，从中提炼出书籍采集的方向；合理化的采集方案继续延用，不合理的采集要进行科学化的数据分析，及时理清思路，尽可能做到书籍采集的合理化、科学化。
技术部门。在信息飞速发展的时代，作为图书馆负责信息网络技术的部门，其肩上的重量显得格外沉重。技术部门不但肩负着网络技术的责任，当今也要肩负起图书馆所有数据的收集、存储、挖掘及分析技术。数据挖掘及分析技术在技术部十分重要，技术部应将图书馆各部门所产生的相关数据进行长期性、系统性的收集和科学分析，并将研究数据的.挖掘及分析作为当前和今后技术部研究及发展的方向，承担起“数据监护员”的角色，通过实践为图书馆提供数据监护操作技能及策略。注意将可获得的数据及时进行收集，并通过收集数据使用案例，分析并总结用户需求及使用规律，为数据监护提供基础资料。
窗口外枝叶繁茂的树从中，传出一片滋滋滋的声音，围绕着整个教室去，在教室里回荡。时而幽默时而严肃的语文老师在杂闹声中，配合知了演绎了一格外特别的演奏大会。大会上同学们有的在掌声的伴奏声中，乐滋滋的领着属于自己的成就，有的则被老师凝重的话语批评着。我是其中一个，但是是其中一个被批评的。
课前预习，课上认真做笔记，课下复习回顾知识点，课后练习认真完成，剩余的时间看名著看作文提升阅读理解能力。一套对我来说很好的学习计划，然而结果却截然不同。最根本原因不是因为计划有问题，而是自己并没有每次都踏踏实实付出实际行动去完成它，导致自己在想象中荒度时间。这是个很严重的错误，对于一个想成功的人来说这点小小的计划，都不能坚持每次做的妥妥帖帖，这样一来想成功那简直是天方夜谭了。比如语文，我身为一个组长，没有做到带领组员一起积极行动的责任不说，自己都没有做好，漏题、看错题、没有认真阅读名著、没有花时间去提升自己的阅读理解能力、提升作文水平等等问题堆积在一起，使得自己终于在面临问题时只能在一边瞎蒙乱写，最后得到的是恶果。再说说其他科目也是一样，数学改去多思考的放纵，英语该去理解背诵熟练的偷懒，历史该好好做练习的干脆放弃，政治就更不用说了除了老师课上帮助复习的那点，其余时间全都花在别的时间上，没有一点认真的态度。态度问题是很严重的，学不会，学不好是另外的问题，但是不学不认真对待这是个严肃的态度问题。这是老师经常念叨的，却也是自己安静下来斟酌后明白的真理。
在这个学期里，虽然也有一点别的付出，但是这基本都是无用功，该学的该记的东西全都抛在脑后，做的是些什么？发呆，看电视，打游戏，看空间……看起来说自己好像只玩了一下下，但是这个一下下那个一下下，剩下的该完成的任务就真的只有一下下了。这无疑是个悲哀，别人在努力学习时你在同一时刻浪费着属于自己的青春财富，等到别人收获时，自己却又只能在一旁羡慕别人，说白了真贱。想得到却不付出，这真的可耻。
但是我不能因此一直这样放弃下去，这样即使自责完全于事无补。真的有用的是抓紧时间，利用暑假的时间把自己过去的错都弥补回来，也给自己一个机会，初三年这是冲刺中考的一年，把当下的任务完成了，那么自己也能替自己以前赎罪了！真正突破、成功、卓越，没人会过多在意你的辉煌与不堪！
